Dema xwendinê ya texmînkirî: 6 minuti
Pargîdan rêjeyên her ku diçe zêde yên daneyên ku bi karûbarên karsaziyê ve girêdayî ne diafirînin, ku rê li ber eleqeya nû ya analîtîkên pêşbînîkirî vedike, qadek ku daneyên mezin analîz dike da ku nimûneyan nas bike, pêşbîniya encaman bike û rêberiya biryardanê bike. Pargîdanî di heman demê de rûbirûyek xetereyên xebitandinê yên tevlihev û her ku diçe berfireh dibin ku hewce ne ku bi proaktîf bêne nas kirin û kêm kirin. Digel ku gelek pargîdaniyan dest bi karanîna analîtîkên pêşbînker kirine da ku derfetên kirrûbirrê / firotanê nas bikin, stratejiyên wekhev di rêveberiya xetereyê de, tevî ewlehiyê, kêmtir hevpar in.
Algorîtmayên dabeşkirinê, çînek giştî ya analîtîkên pêşdîtin, dikare bi taybetî ji bo pîşesaziyên rafînerî û petrokîmyayê bi pêşbînkirina dem û cîhê bûyerên ewlehiyê li ser bingeha daneyên vekolîn û parastinê yên girêdayî ewlehiyê, bi bingehîn nîşaneyên pêşeng, kêrhatî be. Bi vê rêbazê re du dijwariyên sereke hene: (1) piştrastkirina ku nîşaneyên pêşeng ên pîvandî bi rastî pêşbîniya qezayan dikin û (2) pîvandina nîşaneyên pêşeng bi gelemperî bi qasî ku nirxa pêşbîniyê hebe.
Bi karanîna daneyên kontrolê yên bi rêkûpêk nûvekirî, modelek dikare bi karanîna regresyona lojîstîkî were afirandin. Bi vî rengî hûn dikarin modelek biafirînin, mînakî, ku ji bo her mîlometre rêyê îhtîmala têkçûna rêhesin pêşbîn bike. Gava ku daneyên zêde têne berhev kirin dibe ku îhtîmal were nûve kirin.
Ji bilî îhtimalên pêşbînîkirî yên têkçûna rêhesinê, bi heman modelê em dikarin guhêrbarên bi rasthatiniya pêşbîniya mezintir (yên ku bi girîngî beşdarî têkçûna hesinî dibin) nas bikin. Bi karanîna encamên modelê, hûn ê karibin tam nas bikin ku meriv li ku derê bala xwe bide çavkaniyên lênihêrîn, vekolîn û başkirina sermayê û kîjan faktoran di van çalakiyan de çareser bikin.
Heman metodolojî dikare di pîşesaziyên rafînerî û petrokîmyayê de were bikar anîn da ku bi pêşbînîkirin û pêşîgirtina qezayan xetereyan birêve bibe, bi şertê ku rêxistin:
Analîtîkên pêşdîtin qadek berfireh e ku aliyên cûrbecûr dîsîplîn, di nav de fêrbûna makîneyê, vedihewîne,îstîxbarata artificial, statîstîk û Daneyên madenê. Analîtîkên pêşdîtin di berhevokên daneya mezin de qalib û meyldaran vedibêjin. Yek celeb analîtîkên pêşdîtin, algorîtmayên dabeşkirinê, dikare bi taybetî ji bo pîşesaziyên rafînerî û petrokîmyayî sûdmend be.
Algorîtmayên dabeşkirinê dikarin wekî fêrbûna makîneya çavdêrîkirî werin dabeş kirin. Bi fêrbûna çavdêrîkirî re, bikarhêner xwedan danehevek e ku pîvandinên guhêrbarên pêşbînîkirî yên ku dikarin bi encamên naskirî ve werin girêdan vedihewîne. Di modela ku di beşa lêkolîna dozê ya vê gotarê de hatî nîqaş kirin, pîvandinên rêgezên cihêreng (mînak kulbûn, derbasbûn) di heyamekê de ji bo her mîl rêçikê hatine girtin. Encama naskirî, di vê rewşê de, ev e ku gelo di wê heyama du-salî de têkçûnek rê li ser her mîlî rêhesinê qewimî.
Dûv re algorîtmayek modela guncan tê hilbijartin û tê bikar anîn da ku daneyan analîz bike û têkiliyên di navbera pîvandinên guhêrbar û encaman de nas bike da ku qaîdeyên pêşbîniyê (modelek) biafirîne. Dema ku model were afirandin, danegehek nû tê dayîn ku pîvandinên guhêrbarên pêşbînker û encamên nenas vedihewîne û dûv re dê îhtîmala encamê li gorî qaîdeyên modelê hesab bike. Ev bi celebên fêrbûna neserperiştkirî re tê berhev kirin, ku li wir algorîtmayan di danehevek bêyî rêwerzek taybetî ya bikarhêner, ji bilî algorîtmaya ku hatî bikar anîn, qalib û meylayan tespît dikin.
Algorîtmayên dabeşkirinê yên hevpar paşvekêşana xêz, paşvekêşana lojîstîkî, dara biryarê, tora neuralî, vektora piştgirî / makîneya cihêkar a maqûl, dabeşkerê naive Bayes, û gelekên din hene. Regresyonên xêzkirî mînakek hêsan peyda dikin ka algorîtmayek dabeşkirinê çawa dixebite. Di paşveçûnek xêzik de, xêzek herî baş li gorî xalên daneya heyî tê hesibandin, hevkêşeya rêzê ay = mx + b dide. Bi ketina guherbara naskirî (x) ji bo guherbara nenas (y) pêşbîniyek peyda dike.
Piraniya têkiliyên di navbera guhêrbaran de di cîhana rastîn de ne rêzik in, lê tevlihev û bi rengek nerêkûpêk in. Ji ber vê yekê, paşveçûna xêzik pir caran ne bikêr e. Algorîtmayên din ên dabeşkirinê dikarin têkiliyên tevlihevtir model bikin, wek têkiliyên curvilinear an logarîtmîkî. Mînakî, algorîtmayek paşvekêşana lojîstîk dikare têkiliyên tevlihev model bike, dikare guhêrbarên ne-hejmarî (mînak, kategoriyan) bihewîne, û pir caran dikare modelên rastîn û îstatîstîkî derbasdar biafirîne. Hilberîna tîpîk a modela regresyonê ya lojîstîk îhtîmala pêşbînîkirî ya encam/bûyerê ye. Algorîtmayên din ên dabeşkirinê ji regresyona lojîstîkî re encamek wekhev peyda dikin, lê têketinên pêwîst di navbera algorîtmayan de cûda ne.
Modelkirina têkiliyên tevlihev bi taybetî di rêveberiya xetereyê de bikêr e, ku xetere bi gelemperî li ser bingeha îhtîmal û giraniya potansiyela encamek taybetî tête pêşanîn kirin. Modelkirina faktorên xetereyê yên ku beşdarî wê encamê dibin, bi texmînek rast û statîstîkî ya rast a îhtîmala encamê encam dide. Berevajî vê, gelek nirxandinên xetereyê "îhtimalê" li ser pîvanek kategorîk (dehsal carekê, salê carekê, salê çend caran) dipîvin, ku ev yek kêmtir rast e, bêtir subjektîf e, û ne gengaz e ku meriv di xetereyê de ferq bike. heman kategoriya berfireh. Teknîkên din jî hene ku ji bo nirxandina giraniya potansiyel di nirxandinek xetereyê de bi jimareyî binirxînin, lê ev li derveyî çarçoweya vê gotarê ye.
BlogInnovazione.it
Operasyonek ophthalmoplasty bi karanîna temaşekera bazirganî ya Apple Vision Pro li Polyclinic Catania hate kirin…
Pêşxistina jêhatîbûnên motorê yên xweş bi rêya rengînkirinê zarokan ji hunerên tevlihevtir ên mîna nivîsandinê re amade dike. Reng kirin…
Sektora deryayî hêzek aborî ya cîhanî ya rastîn e, ku ber bi bazarek 150 mîlyar ve çûye…
Duşemiya borî, Financial Times peymanek bi OpenAI re ragihand. FT destûr dide rojnamegeriya xwe ya cîhanî…
